Koko mange des bananes
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème 'Koko Eating Bananas'.
1. Apprendre
Le problème « Koko Eating Bananas » est un défi clé dans la section Recherche binaire.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour Koko Eating Bananas.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Koko Eating Bananas.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Koko adore manger des bananes. Il y a n tas de bananes, le ième tas contient piles[i] bananes. Les gardes sont partis et reviendront dans h heures.
Koko peut décider de sa vitesse de consommation de bananes par heure de k. Chaque heure, elle choisit un tas de bananes et mange k bananes de ce tas. Si le tas contient moins de k bananes, elle les mange toutes à la place et ne mangera plus de bananes pendant cette heure.
Koko aime manger lentement mais veut quand même finir de manger toutes les bananes avant le retour des gardes.
Renvoie l'entier minimum k tel qu'elle puisse manger toutes les bananes dans les h heures.
Écrivez une fonction minEatingSpeed(piles: List[int], h: int) -> int.
- •1 <= len(piles) <= 10^4
- •len(piles) <= h <= 10^9
- •1 <= piles[i] <= 10^9
Exemples
piles = [3, 6, 7, 11], h = 8
4
At speed 4: pile 3 takes 1 hour, pile 6 takes 2 hours, pile 7 takes 2 hours, pile 11 takes 3 hours. Total = 8 hours.
piles = [30, 11, 23, 4, 20], h = 5
30
At speed 30: each pile takes 1 hour. Total = 5 hours.
piles = [30, 11, 23, 4, 20], h = 6
23
At speed 23: piles take 2+1+1+1+1 = 6 hours.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
import math
def min_eating_speed_opt(piles, h):
l, r = 1, max(piles)
res = r
while l <= r:
k = (l + r) // 2
hours = 0
for p in piles:
hours += math.ceil(p / k)
if hours <= h:
res = min(res, k)
r = k - 1
else:
l = k + 1
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
import math
def min_eating_speed_brute(piles, h):
speed = 1
while True:
total_time = 0
for p in piles:
total_time += math.ceil(p / speed)
if total_time <= h: return speed
speed += 1Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Binary Search data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de recherche binaire s’appliquent.
Questions connexes
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